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两样本比较的秩和检验不正确的叙述是
两样本比较的秩和检验不正确的叙述是（CE）。
A.两样本混合一起编秩B.编秩遇相同数值时取平均秩次C.以任意组的秩和作为检验统计量D.样本量较大时可用正态近似法检验E.若拒绝H0，可认为两总体均数有差别。
秩和检验属于非参数统计，使用的是曼-惠特尼检验，这里的是显著性水平仍与常用的检验表达同样的意义，即越接近0就越显著。
Z标准化后的得分。
秩就是秩序的意思，秩和检验的作用就是检验那些无法用数值表达的变量。
按照从小到大的顺序排列好后，序号求和就为秩和，而和越大，说明差异越明显。
秩和除以N就是秩均值。
秩和检验方法最早是由维尔克松提出，叫维尔克松两样本检验法。
后来曼—惠特尼将其应用到两样本容量不等（n\nen_2）的情况，因而又称为曼—惠特尼U检验。
这种方法主要用于比较两个独立样本的差异。
秩和检验就是用秩和作为统计量进行假设检验的方法。
中文名秩和检验外文名rank sum test作用作为统计量进行假设检验配对对比较的资料应采用符号秩和检验成组两样本成组资料的比较多样多个样本比较等级秩次的平均值作为其秩次定义秩和检验（rank sum test）又称顺序和检验，它是一种非参数检验（nonparametric test）。
它不依赖于总体分布的具体形式，应用时可以不考虑被研究对象为何种分布以及分布是否以知，因而实用性较强[1] 。
秩和检验是通过将所有观察值（或每对观察值差的绝对值）按照从小到大的次序排列，每一观察值（或每对观察值差的绝对值）按照次序编号，称为秩（或秩次）。
秩和检验的作用和原理是什么？
秩和检验：探究其原理与应用
秩和检验，这一非参数检验方法源自维尔克松和曼—惠特尼的贡献，最初用于比较两个独立样本间是否存在显著差异。
它在假设两个连续型总体的概率密度函数可能存在某种关系时，提供了有力的统计工具。
具体来说，我们关注的假设是：
秩，作为统计分析的基础，是将观测值按从小到大排列后，每个数值与其在序列中的位置对应。
例如，对于行李重量数据，33kg的秩为2，因为它是第2小的数值。
秩和，是将两样本观测值的秩相加，形成样本1和样本2各自的秩和，其和在理论上遵循特定的分布。
秩和检验正是通过比较这两个秩和，来推断两个样本分布的差异是否显著。
秩和检验的应用场景广泛，当样本容量小或数据分布未知，且需要比较两组样本的差异时，秩和检验尤其适用。
例如，当要判断男生和女生的英语成绩是否存在显著差异，或两组演讲比赛成绩的对比，秩和检验都能提供可靠的决策依据。
对于样本容量较小的检验，如男女生英语成绩的案例中，我们混合数据，计算秩和，然后通过临界值来判断差异显著性。
而当样本容量较大时，秩和接近正态分布，可以采用Z检验，如演讲比赛成绩的分析。
秩和检验是一种直观且灵活的统计工具，对于研究者来说，它不仅帮助我们处理非正态数据，还能在假设检验中避免参数依赖，确保结论的稳健性。
在实际应用中，理解秩和检验的原理和方法，将有助于我们更准确地评估和解释数据背后的差异性。
两个样本比较的秩和检验,其检验统计量t 是( )
两个样本比较的秩和检验是一种非参数检验方法，用于比较两个独立样本的中位数是否相等。其检验统计量t可以通过以下公式计算：
t = (R1 - (n1(n1+1))/2) / sqrt((n1*n2*(n1+n2+1))/12)
其中，R1为样本一的秩和，n1为样本一的大小，n2为样本二的大小。
这个检验统计量t服从自由度为n1+n2-2的$t$分布。
在假设两个样本中位数相等时，若t值显著小于临界值，则拒绝原假设，认为两个样本中位数不相等。
这种方法适用于数据不满足正态分布或方差齐性假设的情况下进行假设检验。
它具有较好的鲁棒性和稳健性，在实际应用中得到了广泛使用。
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